Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

SWIG и Java Использование carrays.i и array_functions для C Array of Strings

У меня есть приведенная ниже конфигурация, в которой я пытаюсь создать тестовую функцию C, которая возвращает указатель на массив строк, а затем обертывает его с помощью SWIG carrays.i и array_functions, чтобы я мог получить доступ к элементам массива в Java. Я не уверен, какой из %array_class или %array_functions лучше всего подходит для этой ситуации. Этот пример является строительным блоком для создания оболочки функции C, которая возвращает динамически созданный массив.

Неопределенности:

  • %array_functions(char, SWIGArrayUtility); - не уверен, что char правильный
  • встроенный символ *getCharArray() - не уверен, что подпись функции C верна
  • Строковый результат = getCharArray(); - Возврат строки кажется странным, но это то, что генерируется SWIG.
  • не уверен, что встроенный char *getCharArray() создает массив, имеющий правильную структуру для переноса.

SWIG.i:

%module Test

%{
#include "test.h"
%}

%include <carrays.i>
%array_functions(char, SWIGArrayUtility);
%include "test.h"

%pragma(java) modulecode=%{
  public static char[] getCharArrayImpl() {
    final int num = numFoo();
    char ret[] = new char[num];
    String result = getCharArray();
    for (int i = 0; i < num; ++i) {
      ret[i] = SWIGArrayUtility_getitem(result, i);
    }
    return ret;
  } 

%}

Функция встроенного заголовка C:

#ifndef TEST_H
#define TEST_H

inline static unsigned short numFoo() {
  return 3;
}

inline char *getCharArray(){
    static char* foo[3];
    foo[0]="ABC";
    foo[1]="5CDE";
    foo[2]="EEE6";
    return foo;
}

#endif

Основной тестер Java:

public class TestMain {
    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary("TestJni");
        char[] test = Test.getCharArrayImpl();
        System.out.println("length=" + test.length);
        for(int i=0; i < test.length; i++){
            System.out.println(test[i]);
        }
    }

}

Вывод основного тестера Java:

length=3
?
?
,

Java API, созданные SWIG:

public class Test {
  public static String new_SWIGArrayUtility(int nelements) {
    return TestJNI.new_SWIGArrayUtility(nelements);
  }

  public static void delete_SWIGArrayUtility(String ary) {
    TestJNI.delete_SWIGArrayUtility(ary);
  }

  public static char SWIGArrayUtility_getitem(String ary, int index) {
    return TestJNI.SWIGArrayUtility_getitem(ary, index);
  }

  public static void SWIGArrayUtility_setitem(String ary, int index, char value) {
    TestJNI.SWIGArrayUtility_setitem(ary, index, value);
  }

  public static int numFoo() {
    return TestJNI.numFoo();
  }

  public static String getCharArray() {
    return TestJNI.getCharArray();
  }


  public static char[] getCharArrayImpl() {
    final int num = numFoo();
    char ret[] = new char[num];
    String result = getCharArray();
    System.out.println("result=" + result);
    for (int i = 0; i < num; ++i) {
      ret[i] = SWIGArrayUtility_getitem(result, i);
      System.out.println("ret[" + i + "]=" + ret[i]);
    }
    return ret;
  } 


}
08.03.2012

Ответы:


1

Необходимы два изменения:

  • char * getCharArray() должно быть char ** getCharArray(), потому что функция возвращает массив (указатель C) указателей на char *. После этого изменения появляется новый SWIGTYPE_p_p_char класс Java, и для его получения необходимо добавить %include "various.i" в файл интерфейса.

  • %array_functions(char, SWIGArrayUtility) должно быть %array_functions(char *, SWIGArrayUtility), потому что массив содержит указатели на char * (класс String Java).

Я протестировал данное решение, используя этот включаемый файл:

#ifndef TEST2_H
#define TEST2_H

unsigned short numFoo() {
  return 3;
}

char ** getCharArray(){
    static char* foo[3];
    foo[0]="ABC";
    foo[1]="5CDE";
    foo[2]="EEE6";
    return foo;
}

#endif

Этот файл интерфейса:

%module Test2

%{
#include "test2.h"
%}
%include "test2.h"

%include "various.i"

%include "carrays.i"
%array_functions(char *, SWIGArrayUtility);

%pragma(java) modulecode=%{
  public static String[] getCharArrayImpl() {
    final int num = numFoo();
    String ret[] = new String[num];
    SWIGTYPE_p_p_char result = getCharArray();
    for (int i = 0; i < num; ++i) {
        ret[i] = SWIGArrayUtility_getitem(result, i);
    }
    return ret;
  } 
%}

И этот класс тестера:

public static void main(String[] args) {
    System.loadLibrary("test2");
    String res[] = Test2.getCharArrayImpl();
    System.out.println("length=" + res.length);
    for(int i=0; i < res.length; i++){
        System.out.println(res[i]);
    }
}
23.03.2012
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..